AnthropicのIPO目論見書に記載された最新の数字を確認していて、私の注意を引いたのは、単に会社の規模や、市場が最終的にどのような評価額を付ける可能性があるかという点ではありません。

AI競争の背後にある経済性です。

Anthropicは2025年に約45.9億ドルの収益を生み出しました。前年は3億8,600万ドルでした。これは1年間でおよそ12倍の増加です。表面的には、驚異的な成長ストーリーです。

しかし、次に、その成長を生み出すために何が必要だったのかを見てみましょう。

Anthropicは80.6億ドルの営業損失を報告し、コンピューティングおよびインフラ費用は約73.3億ドルに達しました。これは営業費用の約58%に相当します。GAAPベースの純損失はさらに大きく、約419.7億ドルでしたが、そのうち約340億ドルは、資金調達に伴う負債に関連する非現金の会計上の費用でした。

この区別は重要です。

420億ドルという数字には衝撃がありますが、その年にAnthropicが実際に420億ドルを現金で支出したという意味ではありません。営業損失とインフラ支出を見ることで、ますます高性能になるAIシステムの構築と運用にどれほど費用がかかるのかを、よりよく把握できます。

そして、ここからより大きな投資ストーリーが始まると私は考えています。

AI企業はもはや、単にソフトウェアにお金を使っているわけではありません。

膨大な量のコンピューティング能力を必要としています。

コンピューティングにはチップが必要です。

チップにはメモリとストレージが必要です。

そして、それらすべてのハードウェアにはデータセンターが必要です。

データセンターにはネットワーク、冷却設備、電力が必要です。

そしてインフラが構築された後も、モデルの訓練と提供に必要なコンピューティング能力の費用を、誰かが払い続けなければなりません。

これは、従来のソフトウェアブームとはまったく異なる経済構造を生み出します。

モデル企業は、より優れた知能を構築し、ユーザーを引き付けるために競争しています。しかし、その競争の下には巨大なインフラ層が存在し、最終的にどの個別モデルが市場で最大のシェアを獲得するかにかかわらず、拡大しなければなりません。

だからこそ、私はAIアプリケーション層の先にあるものを見続けています。

興味深い問いは、「どのAIモデルが勝つのか」だけではありません。

それは同時に、

「AI業界がより多くのコンピューティング能力を必要とするたびに、誰が収益を得るのか？」

という問いでもあります。

目論見書によって、この問いはさらに重要になっています。

目論見書に関する報道によると、Anthropicは将来のクラウド、コンピューティング、インフラ関連の義務について、約5,180億ドルに上る計画を開示しました。これは現在の支出が5,180億ドルあるという意味ではなく、こうしたコミットメントの時期と構造が重要ですが、その規模は、AI開発の次の段階がどれほど資本集約的になり得るかを示しています。

そして、これは単独で起きているわけではありません。

Anthropicはインフラスタック全体にわたる関係を拡大しており、大手クラウドおよびコンピューティングプロバイダーとの契約も含まれています。同社は以前、新たな資金をコンピューティング能力の拡大に使うと述べており、Micron、Samsung、SK hynixなどのインフラパートナーは、重要なメモリ、ストレージ、ロジック技術の供給に関わっています。

ここが、今後市場がますます注目する部分だと私は考えています。

AI取引の第1段階は、モデルをめぐる熱狂が中心でした。

次の段階では、経済性がはるかに重要になる可能性があります。

追加ユーザー1人当たりのコストはいくらなのか。

ますます高度なモデルを提供するために、どれだけのコンピューティング能力が必要なのか。

インフラ支出と比較して、収益はどれほど速く成長しているのか。

AI企業が持続可能なフリーキャッシュフローに到達するまでに、どれだけの資本を投じなければならないのか。

業界が大きくなるにつれて、こうした問いはより重要になります。

そして、もう一つ注目すべき点があります。Anthropicの収益は極めて速く成長していますが、顧客集中度も重要です。目論見書に関する報道によると、同社の直接顧客のうち最大の2社は、それぞれ2025年の収益の約12%を占めており、合計するとほぼ4分の1がこの2社からもたらされたことになります。

したがって、ストーリーは単に「AIが成長している」ということではありません。

より有用なストーリーは、次のようなものです。

AIは成長しているが、それに伴ってインフラの請求額も増えている。

だからこそ、AIに関連するすべての企業が同じように恩恵を受けると、投資家は自動的に考えるべきではないと思います。

モデル企業は顧客をめぐって競争しなければなりません。

一方、インフラ企業はAIエコシステムの複数の部分から収益を得られる可能性があります。

基盤となるコンピューティング、メモリ、ストレージ、ネットワーク、データセンター容量、電力を提供する企業は、事実上、この競争全体に必要な機械を供給しています。

だからといって、インフラ企業にリスクがないわけではありません。インフラ企業の事業もまた、莫大な資本要件、供給制約、顧客集中、そして最終的にAI支出が減速する可能性に直面しています。

しかし、Anthropicの数字は、AIアプリケーションを開いて質問するという一見シンプルな体験の下に、どれほど大量の物理的インフラが存在するのかを、改めて見せてくれます。

AIブームは、外から見るとデジタルに見えるかもしれません。

しかし、その請求書は極めて物理的です。

チップ。

メモリ。

ストレージ。

サーバー。

データセンター。

ネットワーク。

電力。

冷却設備。

クラウド容量。

そのすべてに費用がかかります。

だからこそ私は、市場に現れる新しいAIのコンセプトを一つひとつ追いかけるのではなく、AIインフラ経済により注目しています。

モデル競争は依然として重要です。

しかし、その競争を支えるインフラを構築・供給する企業は、同じくらい重要なストーリーの一部になる可能性があります。

Anthropicの目論見書は、最終的にどの企業が最も大きな株主価値を生み出すのかを証明するものではありません。

そこから分かるのは、はるかに具体的なことです。

最先端AIを大規模に構築するには、途方もない量の資本とインフラが必要です。

収益は1年間で1,088%成長する可能性があります。

しかし、コンピューティングとインフラのコストもそれに伴って増加しているなら、投資家にとって次の問いははるかに難しくなります。

AIの成長は、いつ持続可能なキャッシュ創出に変わるのか。

これが、AIサイクルの次の段階で私が注目する問いです。

最も賢いモデルを持つのは誰かだけではありません。

最も多くのユーザーを持つのは誰かだけでもありません。

AI需要を、膨大な基盤インフラの費用を抑えながら、持続的なキャッシュフローに変えられるのは誰なのか。

AIのストーリーは、明らかにまだ進展の途上にあります。

しかし、その経済性はもはや無視できないものになりつつあります。

$NVDA

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